¿Cómo está transformando la IA el proceso de innovación en las empresas?

El uso de la IA en la innovación, como sucede en otros ámbitos, debe delimitarse de forma que se pueda garantizar que su aplicación sea ética, transparente y supervisada por humanos. En este sentido, la automatización de ciertos procesos debe equilibrarse con el criterio humano para evitar errores o sesgos en los modelos generativos.

Pero ¿cómo pueden los equipos de innovación sacar el máximo partido de estas capacidades y apoyarse en la IA de manera exitosa? En MAPFRE hemos elaborado un «Mapa de posibilidades del uso de la IA en procesos de innovación», en el que hemos recopilado distintas posibilidades inspirándonos en artículos, documentos académicos, ponencias en eventos e investigación propia.

El proceso de innovación consta de varias fases en las cuales la IA puede desempeñar un papel destacado como asistente. Desde la identificación de oportunidades hasta la implementación de soluciones, su uso permite aumentar la agilidad y enriquecer los contenidos. A continuación, exploramos cómo la IA puede integrarse en cada etapa.

La primera fase del proceso de innovación implica identificar y comprender el problema o necesidad a resolver. En este punto, la IA puede ser una aliada en la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos del mercado, permitiendo un diagnóstico más preciso.

El uso de IA en el análisis del mercado y de la competencia permite extraer tendencias clave, identificar a los principales actores del sector y predecir escenarios futuros. Gracias a herramientas de IA, los equipos pueden ser más eficientes y automatizar parcialmente, siempre con supervisión, actividades como el análisis de competidores, de fuerzas de Porter o del marco PEST. La IA también puede ayudar en el Social Listening, que analiza conversaciones en línea para identificar tendencias emergentes. Todas estas actividades nos facilitan la comprensión del reto.

Otro aspecto crucial es la exploración del usuario. En esta actividad nos podemos apoyar en la IA para la preparación de las entrevistas (planificación, guiones, materiales de soporte) y en algunos casos podríamos complementar las entrevistas humano-humano mediante el uso de entrevistadores sintéticos o de usuarios sintéticos.

Por último, podemos utilizar la IA para la síntesis de resultados de toda la exploración generando borradores de las plantillas habituales como el Mapa de Empatía, Persona/Arquetipo o Customer Journey Map, y para asistirnos en la extracción de aprendizajes. A su vez, y como complemento al juicio humano, nos puede ayudar en el análisis crítico de las oportunidades (por ejemplo, con un DAFO) o en la simulación de potenciales escenarios futuros.

Una vez definido el reto, la fase de idea busca generar soluciones innovadoras. La IA es un recurso creativo más que podemos unir a nuestro equipo de personas para reforzarlo. En este sentido, puede potenciar la creatividad del equipo facilitando la generación de ideas con técnicas como el método SCAMPER, el brainwriting rotatorio, los estímulos aleatorios o el role play. También podemos utilizar la IA generativa en un formato más libre, pidiendo que nos genere ideas sobre un determinado reto y jugando con la «temperatura» o nivel de creatividad del modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Una vez generadas las ideas, nos podemos apoyar en la IA para clasificarlas, documentarlas, refinarlas, iterarlas y analizarlas. Podemos realizar una clasificación automática de ideas en categorías, completar una ficha básica de cada idea o incluso refinar y evolucionar ideas muy abstractas.

Una vez seleccionadas las mejores ideas, es necesario desarrollarlas como conceptos más aterrizados. Las herramientas de IA pueden ayudarnos, a partir de los datos de la fase previa, en la generación de borradores iniciales de la propuesta de valor o del listado de características del producto o servicio.

También podemos apoyarnos en ella para construir un Business Model Canvas y una primera aproximación de cálculos básicos de tamaño de mercado, ingresos, costes y margen de beneficio para nuestro concepto.

Después, a la hora de comunicar nuestro concepto para la venta interna, la potencia de la IA generativa en crear textos e imágenes, o para reescribir según el tono y estilo deseados, puede ser una gran aliada para reforzar al equipo humano y elevar el impacto del discurso de venta y de sus materiales.

En esta fase la IA permite agilizar el prototipado de artefactos para entrevistas y experimentos​. Prácticamente todas las herramientas tradicionales de prototipado (ejemplo: Figma, Canva) han incorporado la IA generativa y además han aparecido nuevas herramientas enteramente basadas en las nuevas capacidades (ejemplos: uizard.io, builder.ai). De esta manera podemos acortar el ciclo iterativo concepto – prototipo – prueba – medida – ajustes.​

La IA también se puede aplicar en las entrevistas de validación en los mismos aspectos mencionados antes para las entrevistas de exploración, como, por ejemplo, la preparación de guiones, la elaboración de los materiales de soporte (prototipos y otros artefactos) o la síntesis a partir de transcripciones.

A la hora de realizar experimentos de negocio para validar productos o servicios probando el comportamiento real de usuarios reales en el mercado, se está proponiendo el enfoque de los agentes autónomos. Se trata de modelos IA conectados al «mundo real» que pueden realizar acciones como compras, pagos, envío de emails, llamadas de teléfono y en general el consumo de cualquier servicio de terceros que esté disponible vía API. Gracias a ello, pueden experimentar diferentes nuevos productos o servicios en el mercado sin intervención humana y así comprobar cuáles de ellos sobreviven. Sin embargo, precisamente esa falta de supervisión puede llevar acarreados riesgos operativos, éticos, reputacionales o de cumplimiento regulatorio, que hacen que no sea un enfoque recomendado hoy en día.​

En la fase de Mínimo Producto Viable (MVP), y más específicamente, en la construcción del MVP, podemos hacer uso de los asistentes de IA generativa para el desarrollo software. A través de herramientas como GitHub Copilot podemos programar aplicaciones o webs de manera más eficiente.

También existen herramientas de IA generativa para el negocio digital que nos permiten crear textos, imágenes o videos para los materiales de nuestros productos y servicios digitales, hacer traducción entre idiomas o crear versiones hiperpersonalizadas de los materiales.

La IA puede ayudar en muchas de las actividades que se realizan dentro de un proceso de innovación, permitiéndonos acortar tiempos y enriquecer el contenido.

No obstante, debemos verla solo como un complemento o refuerzo del equipo humano de innovación. Nunca reemplazará a las personas y siempre se necesitará supervisión humana. Además, la innovación es uno de los ámbitos en los que más aplica el principio de trabajar «con y para las personas», ya que en última instancia se trata de entender y satisfacer las necesidades de los clientes y del resto de personas de la cadena de valor como distribuidores, proveedores u operadores del servicio.

El uso de herramientas IA puede acarrear riesgos. Debemos hacer siempre un uso responsable y no olvidar nunca todos los aspectos de tratamiento de datos personales, propiedad intelectual, privacidad, seguridad, sesgos y discriminación, responsabilidad y cumplimiento regulatorio.

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